Profitiert multivariate Musteranalyse von fMRT-Daten mit hoher Auflösung und Sensitivität bei hoher Magnetfeldstärke (7T)?

Multivariate Musteranalysen (MVPA) funktionell-magnetresonanztomographischer Daten haben in letzter Zeit große Verbreitung in den Neurowissenschaften gefunden. Mit MVPA ist die Hoffnung verbunden, räumlich hochaufgelöste Information über Hirnfunktionen zu erhalten. In letzter Zeit wurden jedoch kontroverse Ergebnisse publiziert über den Informationsgehalt von fMRT-Signalen unterschiedlicher Auflösung und deren Beiträge zur Klassifikation von Wahrnehmungsinhalten mittels MVPA. Im vorliegenden Projekt wollen wir systematisch untersuchen, inwieweit die höhere räumliche Auflösung und Sensitivität, die durch hohe Magnetfeldstärke ermöglicht wird, zu einer Verbesserung der Klassifikation von Aktivierungsmustern beitragen. Dazu variieren wir die Feldstärke (3T und 7T), vergleichen verschiedene räumliche Auflösungen miteinander, analysieren den Einfluss der Sensitivität und untersuchen diese Faktoren unter Stimulationsbedingungen, die Unterschiede im neuronalen Erregungsmuster im Submillimeter- bzw. Millimeterbereich hervorrufen. Ziel der Untersuchungen ist die bessere Charakterisierung der Einflussfaktoren auf multivariate Musteranalysen und, damit verbunden, die Optimierung künftiger MVPA-Designs bzgl. Aufnahme und Auswertung.